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6ES7405-0DA00-0AA0 隨著百度、Google、、微軟等企業(yè)開始切入人工智能，人工智能可應(yīng)用的領(lǐng)域非常廣泛。可以看到，未來人工智能的應(yīng)用將呈幾何級數(shù)的倍增。 應(yīng)用領(lǐng)域包括互聯(lián)網(wǎng)，金融，，政府機關(guān)，制造業(yè)，汽車，游戲等。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來講，人工智能生態(tài)分為基礎(chǔ)、技術(shù)、應(yīng)用三層。應(yīng)用層包括人工智能+各行業(yè)（領(lǐng)域），技術(shù)層包括算法、模型及應(yīng)用開發(fā)，基礎(chǔ)層包括數(shù)據(jù)資源和計算能力。 人工智能將在很多領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。目前重點部署的應(yīng)用有：語音識別，人臉識別，無人機，機器人，無人駕駛等。 人工智能的核心是算法，深度學(xué)習(xí)是目前最主流的人工智能算法。深度學(xué)習(xí)在 1958 年就被提出，但直到最近，才真正火起來，主要原因在于：數(shù)據(jù)量的激增和計算機能力/成本。 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中對模式（聲音、圖像等等）進行建模的一種方法，它也是一種基于統(tǒng)計的概率模型。在對各種模式進行建模之后，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那么這種識別便可以理解為語音識別。而類比來理解，如果說將機器學(xué)習(xí)算法類比為排序算法，那么深度學(xué)習(xí)算法便是眾多排序算法當(dāng)中的一種，這種算法在某些應(yīng)用場景中，會具有一定的優(yōu)勢。 深度學(xué)習(xí)的學(xué)名又叫深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks ），是從很久以前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）模型發(fā)展而來。這種模型一般采用計算機科學(xué)中的圖模型來直觀的表達，而深度學(xué)習(xí)的“深度”便指的是圖模型的層數(shù)以及每一層的節(jié)點數(shù)量，相對于之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，有了很大程度的提升。 從單一的神經(jīng)元，再到簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到一個用于語音識別的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。層次間的復(fù)雜度呈幾何倍數(shù)的遞增。 以圖像識別為例，圖像的原始輸入是像素，相鄰像素組成線條，多個線條組成紋理，進一步形成圖案，圖案構(gòu)成了物體的局部，直至整個物體的樣子。不難發(fā)現(xiàn)，可以找到原始輸入和淺層特征之間的聯(lián)系，再通過中層特征，一步一步獲得和高層特征的聯(lián)系。
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6ES7405-0DA00-0AA0華銳SL1500/77風(fēng)機備品備件 |
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